Научная библиотека СГЮА

Главная

Упрощенный режим

Описание

Шлюз Z39.50

Базы данных

- результаты поиска

Вид поиска

Книги фонда НБ СГЮА

Дипломные работы выпускников СГЮА за последние 5 лет

Авторефераты

Диссертации

Период.издания науч.абонемента

Редкие книги Научной библиотеки СГЮА

Каталог электронных носителей

Труды ученых СГЮА

Саратовский край

Область поиска

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Поисковый запрос: (<.>K=категории задач машинного обучения<.>)

Общее количество найденных документов : 1

Вид документа : Статья из журнала
Шифр издания :
Автор(ы) : Чая, Владимир Тигранович (доктор экономических наук; профессор), Чупахина, Наталья Ильинична
Заглавие : Методы анализа больших данных
Серия: Вычислительная техника и информатика
Место публикации : Аудит и финансовый анализ. - 2020. - № 3. - С.227-230. - ISSN 2618-9828 (Шифр aifi/2020/3). - ISSN 2618-9828
Примечания : Библиогр. в конце ст. - Рец. Суйц В. П. на ст. автора приведена в конце
УДК : 004.65
ББК : 32.973-018.2
Предметные рубрики: Вычислительная техника
Системы управления базами данных (СУБД)
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): источники больших данных--категории задач машинного обучения--методы анализа--модели машинного обучения--последовательность шагов машинного обучения--свойства больших данных--технологии больших данных
Аннотация: В связи с развитием технологий цифровой экономики возрастает по экспоненте и объем оцифрованной информации. Но информация имеет ценность, только если она анализируется определенным образом. Большие же объемы информации привычными методами анализировать невозможно. Речь уже идет о больших данных и технологиях больших данных. В статье описаны особенности больших данных. Рассмотрены методы и инструменты анализа больших данных. Подробно рассматривается такой метод решения задач на основе больших данных, как машинное обучение.
Найти похожие

Тематический навигатор

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)